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Enregistrement W2026675477 · doi:10.1080/17586801.2014.943645

Exploring the effects of word features on French immersion children's ability to deconstruct morphologically complex words

2014· article· en· W2026675477 sur OpenAlexaff
Kathleen Hipfner-Boucher, Katie Lam, Xi Chen, S. Hélène Deacon

Notice bibliographique

RevueWriting Systems Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensDalhousie UniversityInstitute for Christian StudiesUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognateMorphemeLinguisticsPsychologyFrenchWord lists by frequencyWord (group theory)Second languageTask (project management)French immersionPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study investigated factors influencing the ability to decompose multimorphemic words in French in non-francophone children educated in French. In particular, we focused on the effects of two word features: English-French cognate status and base frequency. We also examined the effect of child language background (English first language (EL1) versus English second language (ELL)) on performance. In two related studies, children in grades 1 to 3 completed a translation task requiring them to match morphologically complex words in French and English. Target words were manipulated with respect to cognate status and base frequency. Overall, performance was found to improve over time and to be influenced by cognate status and word frequency. Across all grades, EL1 and ELL children were comparable on task performance. Taken together, these results suggest that French immersion students' ability to deconstruct words and extract morphemes in French is influenced by the presence of cognates, as well as base frequency.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,547
Score d'incertitude au seuil0,514

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,101
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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